エネルギー部門のビッグデータ分析市場の規模、シェア、業界分析、アプリケーション別（送電網運用、スマートメーター、資産および労働力管理）および地域予測2023～2030年

エネルギー分野におけるビッグデータ分析は、エネルギー消費量の削減とエネルギー効率の向上において重要な役割を果たします。化石燃料の枯渇により、太陽光、風力、潮力エネルギーなどのクリーン エネルギー源の需要が増大し、電力消費量が増加します。したがって、電力消費の性質を理解するには、ビッグデータベースの分析ツールを使用する高度なテクノロジーを使用することが不可欠になります。原油価格の変動により、エネルギー関連プロジェクトに多額の投資が必要となり、ビッグデータ分析の需要が高まっています。さらに、質の高い情報に対する需要が高まっており、エネルギー分野におけるビッグデータ分析の需要が高まっています。

エネルギー分野のビッグデータ分析市場は、アプリケーションと地域に分類されます。市場は、アプリケーションに基づいて、グリッド運用、スマートメーター、資産および従業員管理のセグメントに分類されます。グリッド運用セグメントは、急速な脱炭素化中にグリッドの安定性を維持するために広範なデータ分析が展開されているため、ビッグデータ分析市場を支配しています。ネットワーク内でエネルギーの供給と需要を一致させることは困難ですが、データ分析は市場の成長を促進する上で重要な役割を果たしています。

スマートメーターの導入に対する意識の高まりと、代替エネルギー源への投資の増加が、市場の成長を推進する重要な要因です。さらに、石油価格の変動、化石燃料の枯渇、送電の効率と信頼性を高める傾向の高まりにより、エネルギー分野におけるビッグデータ分析の需要が高まっています。しかし、分野固有の知識を持つ熟練した人材が不足しているため、市場の成長が抑制されています。

Key Market Driver -

Growing awareness for deploying smart meters drives the market growth

Key Market Restraint -

Lack of skilled manpower with specific domain expertise restraints the market growth

対象となる主要なプレーヤー:

エネルギー分野のビッグデータ分析市場で世界的に評価されている企業には、IBM、SAP SE、Oracle、Siemens、Accenture、Teradata、EnerNOC、Microsoft、Palantir Technologies、C3.ai、Dell などがあります。

地域分析:

エネルギー分野のビッグデータ分析市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東、アフリカに分割されています。アジア太平洋地域は、スマートシティ、インフラストラクチャの構築、電力業界の需要と供給のギャップへの対応において、IoT、ビッグデータ、高度なスマートテクノロジーが広く採用されているため、市場を支配しています。北米は、電力消費量を追跡するためのスマートメーターの導入により、世界需要で2番目に大きな市場になると予想されています。電力会社は今後数年間で意思決定能力を向上させるためにビッグデータを活用しています。たとえば、ボルチモアのガス・電気事業会社は、一元化されたデータ分析ソリューションの価値を向上させるために、さまざまなプロセスと組織の変更を行いました。ヨーロッパも、政府や行政が業務効率の改善に重点を置いているため、成長すると予測されています。したがって、エネルギー業界の効率と柔軟性を向上させる需要の大幅な増加により、予測期間におけるエネルギー業界のビッグデータ分析市場に成長の機会が生まれました。

市場に関する広範な洞察を得て、 カスタマイズ依頼

セグメンテーション

主要な業界の発展

• 2020 年 1 月 - GE 日立ニュークリア エナジー（GEH）とテラパワーは、多用途試験炉（VTR）の設計と建設のための官民パートナーシップを追求するために協力しました。このコラボレーションは、次世代の原子力技術を構築し、原子力技術において手頃な価格でクリーンなエネルギーを提供することを目的としていました。


• 2019 年 5 月 - シーメンスとアルファベット傘下のクロニクルは、ますます巧妙化する悪意のある産業用サイバー脅威からエネルギー業界の重要なインフラを保護するための提携を発表しました。


• 2017 年 10 月 - Teradata は、データの近くに分析を組み込む最新のソフトウェア Teradata Analytics Platform を導入しました。これにより、ユーザーはより高い動作速度と頻度で、より大きなデータセットに対して分析を実行できるようになります。